Microsoft Excel 은 숫자 데이터의 알려진 위치 외부에서 숫자를 계산하는 방법을 구출합니다. 사용 가능한 데이터를 시작점으로 사용하고 계산 기술을 자동화하기 위해 몇 가지 간단한 절차를 완료하는 것으로 충분합니다. 이 기사에서는 Excel에서 데이터를 추정하는 5 가지 방법 을 보여줍니다.

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Data Extrapolation

외삽이라고 하는 수학적 기법은 프로그래밍을 사용하고 기존 데이터를 넘어 성장함으로써 놀랍도록 다양한 예측을 수행합니다. 따라서 Excel 데이터 평가 및 시각화 기술의 스타일입니다. 선형 외삽 에 대한 수식은 다음과 같습니다.

Excel에서 데이터를 외삽하는 5가지 간편한 방법

이 데이터 세트에서 , 키와 몸무게가 다른 7명의 목록이 있습니다. 이제 4 가지 편리한 방법을 사용하여 마지막 2 사람의 알려지지 않은 가중치를 외삽 할 것입니다.

1. Excel

에서 데이터 외삽 공식 사용 외삽 식은 독립 변수에 대한 종속 변수 의 값을 추정하는 데 사용되는 식입니다. ＜2＞확실히 밖에 있다고 한다특정 알려진 데이터 세트의 범위 및 선형 검색을 계산합니다. 이 첫 번째 방법에서는 데이터 외삽 이라는 매우 기본적인 수학적 표현을 사용하여 두 사람의 알 수 없는 가중치를 외삽 합니다. 다음 단계는 다음과 같습니다.

단계:

• 먼저 F10 셀을 선택합니다. 데이터 외삽법 에 대한 다음 공식을 적어보세요.

• 둘째 , Enter 를 누르면 셀 F10 이 첫 번째 사람의 체중을 나타냅니다.

• 셋째, 채우기 핸들 도구를 사용하여 셀 F10 에서 까지 아래로 드래그합니다. F11. 따라서 다른 셀의 결과를 가져오겠습니다.

2. Excel에서 데이터 외삽을 위한 추세선 적용

이 방법에서는 Excel 에서 데이터 외삽 을 위한 두 가지 다른 방법을 보여줍니다. 그래프를 추세선 으로 외삽하여 시각적 데이터의 추세를 표현할 수 있습니다. 이 문서에서는 차트에 추세선 을 추가하는 방법에 대해 알아봅니다.

(a) 그래프에서 데이터 추정을 위한 추세선

단계:

• 먼저 주어진 데이터 세트에서 키 와 체중 열을 선택합니다.
• 다음 을 클릭합니다> 탭을 삽입하고 추천 차트 명령으로 이동합니다.

• 이제 추천 목록에서 아무 차트나 클릭하세요.차트 옵션. 그러면 오른쪽 사이드쇼에서 선택한 차트의 미리보기가 표시됩니다.
• 마지막으로 확인

(b) 비선형 데이터 외삽을 위한 추세선

비선형 데이터 세트가 있는 경우 을 사용해야 합니다. trendlines 데이터 변경의 추세를 식별하고 원하는 값을 예측합니다. 이 방법에서는 비선형 데이터

<1에 대해 추세선 을 사용하여 Excel 의 데이터를 외삽 합니다>단계:

• 위의 추세선 방법에 따라 그래프 를 생성합니다.

• 지수 , 로그 및 다항식 과 같은 추세선 의 다른 유형을 표시할 수 있습니다. 앞서 언급한 추세선 을 더블 클릭하고 "차트에 R-제곱 값 표시" 및 " 차트에 수식 표시 " 상자를 선택하여 차트에서 .
• R-제곱 값 을 보고 최적의 추세선을 선택하십시오. 데이터에 가장 잘 맞는 추세선은 가장 높은 R-제곱 값 을 가집니다.
• 위 그래프 에 표시된 방정식에서 x 를 입력합니다. . 보기 그래프 와 그 이후의 데이터 세트 에 마지막 두 개인의 가중치 결과.

3 . Excel에서 데이터 추정을 위한 FORECAST 함수 활용

차트와 그래프를 만들지 않고 데이터를 예측하는 함수가 필요할 때 FORCAST 함수 를 사용하게 됩니다. FORCAST 기능 의 도움으로 선형 추세에 대한 수치 데이터를 외삽 할 수 있습니다. 또한 시트나 주기적인 템플릿을 외삽 할 수 있습니다. 여기서는 시트를 외삽 하는 방법과 FORCAST.LINEAR 및 FORECAST.ETS 기능을 사용하는 방법을 다룹니다.

(a) FORECAST 활용. LINEAR 함수

외삽법 은 알려진 값과 알려지지 않은 변수 사이의 관계도 참임을 나타냅니다. 이 기능을 사용하면 두 세트의 연결된 숫자 값으로 구성된 데이터를 외삽 할 수 있습니다.

단계:

• 먼저 셀을 선택합니다. F10 . 데이터 추정을 위한 FORCAST.LINEAR 함수 로 다음 수식을 작성합니다.

• 두 번째로 Enter 를 누르면 셀 F10 가 첫 번째 사람의 을 나타냅니다. weight.

• 셋째, 채우기 핸들 도구를 사용하여 셀 <14에서 아래로 드래그합니다>F10 에서 F11. 따라서 우리는다른 셀의 결과.

(b) FORECAST 사용. ETS 기능

예를 들어 계절 패턴이 있는 경우 이 주기 템플릿에는 미래를 예측하기 위한 특정 기능이 필요할 수 있습니다. 이 데이터 세트는 키와 몸무게로 구성됩니다. 처음 두 개인의 가중치가 추정됩니다.

단계:

• 먼저 셀 선택 F10 . FORCAST.ETS 함수 를 이용하여 데이터 외삽법으로 다음 수식을 적습니다.

• 두 번째로 Enter 를 누르면 셀 F10 이 첫 번째 사람의 체중을 나타냅니다.

• 셋째, 채우기 핸들 도구를 사용하여 F10 <셀에서 아래로 드래그합니다. 2> F11. 따라서 다른 셀의 결과를 얻습니다.

4. Forecast Sheet 적용 Excel

의 데이터 외삽 명령 Forecast Sheet 명령은 데이터 세트에 따라 테이블을 생성하고 신뢰 구간을 평가합니다.

단계:

• 높이 및 무게 열을 선택합니다.

• 클릭 데이터 탭에서
• 이제 예측 시트 명령을 클릭합니다.

• 마지막으로 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

5. 데이터 외삽을 위한 TREND 함수 삽입

다른 캐릭터 행위주의적그래프를 그리지 않고 외삽하는 것이 TREND 기능 특징 입니다. 이 통계적 특성은 주로 선형 회귀에 기반하여 인식된 값을 사용하여 운명 추세를 예상합니다.

단계:

• 먼저 셀 을 선택합니다. F10 . 데이터 외삽을 위해 TREND 함수 로 다음 수식을 작성합니다.

• 두 번째로 Enter 를 누르면 셀 F10 가 첫 번째 사람의 체중을 나타냅니다.

• 셋째, 채우기 핸들 도구를 사용하여 F10 셀에서 아래로 드래그합니다. F11 따라서 다른 셀의 결과를 얻습니다.

결론

이 기사에서는 4 편리한 방법을 다뤘습니다> Excel에서 데이터 를 추정합니다. 이 기사를 통해 많은 것을 즐기고 배웠기를 진심으로 바랍니다. 또한 Excel 에 대한 더 많은 기사를 읽으려면 Exceldemy 웹 사이트를 방문하십시오. 질문, 의견 또는 권장 사항이 있으면 댓글 섹션에 남겨주세요.아래.